Propuesta de estimación y escenarios de predicción

Una vez expuesta la metodología cabe hacer énfasis en las diferencias que se introducen en cuanto a la estimación de las tasas de crecimiento esperadas. Por un lado, a diferencia de lo que suele hacerse en otros trabajos, aquí se utilizan las respuestas a la pregunta sobre la evolución futura esperada de la variable analizada tanto para estimar los parámetros como para cuantificar las expectativas.

La literatura en este ámbito se ha centrado fundamentalmente en la cuantificación de las expectativas a partir de la información cualitativa proveniente de las encuestas de opinión con el objetivo de analizar la racionalidad de los agentes. Por consiguiente, el interés se ha centrado más en obtener series de expectativas insesgadas que en consideraciones propias del análisis coyuntural y la predicción a corto plazo.

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Esto condicionamiento ha dado lugar a que se utilizaran las percepciones sobre la evolución pasada de la variable con el objetivo de estimar los parámetros necesarios para cuantificar las expectativas sobre la evolución futura. De esta forma la cuantificación de los datos sobre la dirección de cambio únicamente puede aplicarse en la medida en que la encuesta objeto de análisis disponga simultáneamente para una misma variable de una pregunta respecto a las percepciones pasadas y otra pregunta respecto a las expectativas futuras.

No debe soslayarse la limitación que esto supone en cuanto a la posible aplicabilidad de las metodologías propuestas en la literatura, ya que únicamente un número limitado de encuestas recogen información tanto de las percepciones pasadas como de las expectativas futuras para una misma variable. Incluso cuando esto es así, no sucede para el conjunto de variables analizadas, lo que limita la cuantificación al conjunto de variables para las que se formula la pregunta de forma simultánea respecto a la percepción del pasado y a la expectativa de futuro.

La aplicabilidad de la metodología de cuantificación propuesta en este trabajo a partir únicamente de las expectativas respecto a la evolución futura de la variable, permite además relajar el supuesto que subyace detrás de la utilización de las percepciones pasadas para la estimación de los parámetros. Por consiguiente, deja de ser necesario suponer que las percepciones sobre la evolución pasada de la variable se distribuyen de forma idéntica a las expectativas sobre la evolución futura.

La utilización de las propias expectativas para estimar los parámetros de la ecuación de conversión implica la imposición de un cierto grado de racionalidad a priori. Tal y como se ha señalado en la introducción, el objetivo de esta Tesis Doctoral es el diseño de un método de cuantificación que permita mejorar las predicciones obtenidas a partir de los datos sobre la dirección de cambio. Bajo esta premisa, la asunción de algún tipo de racionalidad por parte de los empresarios encuestados no sólo acaba indefectiblemente mejorando las predicciones cuantitativas, sino que además no supone ningún tipo de limitación a la hora de valorar la metodología en función de su capacidad predictiva.

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Por otro lado, con el objetivo de evaluar la capacidad predictiva de los diferentes métodos de cuantificación se realiza un análisis recursivo en el que en cada período se compara la realización de la variable analizada realmente observada con la expectativa cuantificada un mes antes. Este tipo de análisis permite evaluar la capacidad predictiva de los métodos aplicados bajo diferentes escenarios en función del supuesto que se realice sobre el conjunto de información disponible en el momento de realizar la cuantificación.

De esta forma, en el presente trabajo se evalúa la capacidad predictiva bajo cuatro escenarios distintos. En primer lugar se supone que no existe desfase temporal alguno entre el momento de llevar a cabo la cuantificación y el momento al cual hace referencia el último dato oficial publicado de la serie cuantitativa correspondiente. Este es el supuesto comúnmente adoptado en la literatura sobre cuantificación.

A pesar de que la mejora progresiva en la recogida y el procesamiento de la información estadística está provocando que el desfase temporal entre la publicación de los datos cualitativos provenientes de las encuestas de opinión y la de los datos oficiales de las series cuantitativas de referencia correspondientes a ese período sea cada vez menor, esta hipótesis no siempre se cumple.

Por consiguiente, en el siguiente escenario predictivo se pasa a suponer que en el momento de cuantificar, el último dato oficial publicado de la serie cuantitativa correspondiente hace referencia al período anterior. Siguiendo este mismo razonamiento, en los tres siguientes escenarios se supone que el desfase entre el momento de llevar a cabo la cuantificación de la información de la encuesta y el período al que hace referencia el último dato oficial publicado de la serie cuantitativa correspondiente es de uno, dos y tres meses respectivamente.

Para distinguir entre los diferentes escenarios de predicción se utiliza el parámetro p , el cual indica el número de meses de desfase considerado entre el momento de llevar a cabo la cuantificación (t ) y el período al que hace referencia el último dato oficial de la serie

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En el primer escenario de predicción se dispone del dato cuantitativo de referencia del mes en el que se aplica la conversión, p=0. En el segundo escenario predictivo, p=1, dado que únicamente se dispone de la serie cuantitativa oficial hasta t−1, siendo t el período en

el que procede a cuantificar la información cualitativa sobre la dirección de cambio esperada contenida en la encuesta. Bajo este supuesto se utiliza la serie cuantitativa oficial de referencia hasta el mes anterior a la cuantificación para estimar los parámetros de la ecuación de conversión necesarios para obtener la predicción de la variable para el período

1

+

t . En los dos últimos escenarios, p=2 y p=3 respectivamente.

El incremento del parámetro p implica la reducción del conjunto de información disponible. Consiguientemente, la evaluación de la capacidad predictiva bajo estos cuatro escenarios permite analizar cómo se ve afectada la capacidad predictiva de los diferentes métodos de cuantificación a medida que aumenta el desfase temporal entre el momento en que se utilizan y el supuesto que se realiza en cuanto al período al cual hace referencia el último dato oficial publicado de la serie cuantitativa correspondiente.

Este análisis comparativo entre los diferentes escenarios es de gran importancia a la hora de evaluar la capacidad predictiva de los métodos de cuantificación aplicados, ya que los resultados obtenidos pueden verse considerablemente modificados en función del supuesto que se realiza sobre el conjunto de información disponible en el momento de cuantificar los datos sobre la dirección de cambio contenidos en las encuestas de opinión.

5.4. Consideraciones finales

En este capítulo se presenta una nueva metodología para la cuantificación de datos cualitativos sobre la dirección de cambio. El método desarrollado permite estimar simultáneamente parámetros de indiferencia asimétricos y cambiantes en el tiempo. Para ello se supone que los parámetros de indiferencia siguen un esquema autorregresivo que se enmarca dentro de una especificación state-space, la cual se estima mediante la utilización del filtro de Kalman.

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La flexibilidad de la representación state-space permite modelizar diferentes esquemas sin la necesidad de introducir supuestos adicionales respecto a la estructura de los límites del intervalo de indiferencia. De esta forma se consigue desarrollar una metodología de cuantificación más general y flexible que engloba el método de parámetros cambiantes de Seitz como un caso particular.

Adicionalmente se modifican las ecuaciones a partir de las cuales se obtienen los parámetros necesarios para la cuantificación, utilizando las propias expectativas sobre la evolución futura esperada como explicativas en detrimento de las perspectivas sobre la evolución pasada de la variable. El diseño de la nueva metodología y la introducción de este cambio metodológico tienen como objetivo la obtención de mejores predicciones de la serie cuantitativa analizada.

Para ello se diseñan cuatro escenarios alternativos en función del supuesto que se haga respecto al desfase existente entre el momento de la cuantificación de los datos sobre la dirección de cambio esperada y el período al cual hace referencia el último dato oficial publicado de la serie cuantitativa correspondiente utilizado en la estimación de los parámetros necasarios para la conversión.

Con el objetivo de analizar la capacidad predictiva de la metodología de cuantificación desarrollada, en el capítulo 6 se aplica una estimación recursiva que permite comparar período a período la tasa de crecimiento interanual de los precios industriales realmente observada con las predicciones obtenidas mediante las tres variantes de la metodología desarrollada y los principales métodos de cuantificación propuestos en la literatura hasta el momento bajo los dos escenarios considerados.

En el capítulo 7 se evalúa la capacidad predictiva de los diferentes métodos de cuantificación a través de la implementación de un experimento de Monte Carlo, generando tanto las series cuantitativas como las respuestas de la encuesta. Este tipo de experimento permite diferenciar entre los aspectos relacionados con la metodología aplicada y los provocados por las características de la muestra utilizada.